R中模型中的R.squared

是用来衡量回归模型拟合优度的统计指标。它表示因变量的变异中可以由自变量解释的比例。

R-squared的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对观测数据的拟合程度越好。具体计算公式为：

R-squared = 1 - (SSR / SST)

其中，SSR代表残差平方和（Sum of Squares Residual），表示模型预测值与实际观测值之间的差异。SST代表总平方和（Sum of Squares Total），表示实际观测值与观测均值之间的差异。

R-squared的优势在于可以直观地评估模型的拟合程度，帮助我们判断模型是否能够解释因变量的变异。然而，R-squared也存在一些限制，例如它无法告诉我们模型中的自变量是否具有因果关系，也无法判断模型是否过拟合。

在实际应用中，R-squared常用于评估线性回归模型的拟合优度。对于非线性模型，可以使用调整后的R-squared（Adjusted R-squared）来考虑模型中自变量的个数。此外，R-squared还可以与其他统计指标如均方误差（Mean Squared Error）一起使用，以全面评估模型的性能。

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R中模型中的R.squared

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我正在尝试为我的模型计算R^2和偏差。R中的lm()函数会为这类数据计算正确的r.squared吗?在这种情况下，我应该使用不同的方法吗？

浏览 17提问于2021-09-17得票数 0

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如何处理理想拟合线性模型

我偶尔处理的数据有一个“完全拟合”的线性模型。对于我运行的每一次回归，我都需要提取r.squared值，这是我一直在使用summary(mymodel)$r.squared时所做的，但是在完全适合模型的情况下，这是失败的(参见下面)。data.frame(x = c(1,2,3,4,5), y = c(1,1,1,1,1))

浏览 3提问于2014-12-19得票数 2

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使用purrr::map()从多个模型中提取r.squared

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我有以下三个线性模型： models <- mtcars %>% map(~lm(mpg ~ wt, data = .))现在我想用purrr::map()从所有三个模型中提取r.squared。$r.squared) map(summary) %>% map_dbl("r.squared") 问题是什么?如何解决？

浏览 25提问于2020-10-01得票数 1

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功能或包装，以比较模式是否并排适合？

有什么更优雅的方法吗？lm(price ~ carat + cut, data = diamonds)m2r2 <- summary(m2)$r.squared data.frame(model = c("

浏览 2提问于2019-09-16得票数 2

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如何获得每个回归的r.squared？

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我正在使用一个巨大的数据框架，其结构类似于以下内容。我使用output_reg存储每个处理的斜率和截取，但是我需要为每个lm (y~x)添加r.squared，并将其存储在另外两个列中。

浏览 6提问于2016-09-06得票数 1

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R分裂/映射结合扫帚整理，按组得到线性模型统计量。

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.)) %>% map_dbl("r.squared")代码如预期的那样工作。现在，我正在使用相同的结构进行练习，但使用的是长数据格式。如果我只是将"r.squared“改为"p.value”，它就不能工作。我尝试过其他的变体，如"p_value“和"pvalue”，但它不起作用。我也不知道如何为这些对象找到正确的名称。我可以创建一个线

浏览 3提问于2021-07-28得票数 0

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如何识别和删除不需要的曲线？

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我正在做的一个项目的一部分涉及到对每组数据拟合一条曲线，并从那里向前推进。曲线在某些集合上拟合得非常好，但在其他集合上却非常差，并且可能会以多种不同的方式发生拟合不良的情况。这是一个例子，其中组a和b是我正在寻找的曲线，但是组c是错误的形状，组d有一个点将是主要残差。group)) + geom_point() 我有25000套这样的四

浏览 25提问于2020-09-26得票数 1

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从lm摘要中提取R^2到data.frame中

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浏览 6提问于2014-04-09得票数 0

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将lm摘要中的R平方保存为数据帧

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我想将lm模型的结果保存到一个数据帧中。我生成了一个空的dataframe (Startframe)，我想要在其中保存结果。在本例中，我的包含数据的数据帧称为testdata。它在第一列中包含日期，然后在其余列中包含几个桩号。到目前为止，这段代码正在获取估计值Std。错误，t值和Pr(>|t|)。coefficients']]['x','t value'],

浏览 12提问于2019-04-02得票数 1

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多元回归模型由R中的列表得到

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我在R中执行了多元回归结果，并将它们保存在环境中作为a list of ncol(data)，以显示其中一个回归结果-- summary --我使用这个命令summary(lm_results[[1]]‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Multiple R-squared: 0.5029, Adjusted R-squared: 0.4753 F-s

浏览 2提问于2020-10-05得票数 0

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用R中的map_*()建立线性回归模型

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我正在使用attrition数据为年龄和MonthlyIncome之间的关系建立一个线性模型，用于消耗数据中的每个部门。此外，我希望通过从r_squared中提取实值r.squared元素来使用映射函数来添加列r.squared，该元素量化了拟合的优度。我的代码： group_by(Department) %>% mutate(lm_summary = list(summary(lm(M

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速度优化的循环遍历RasterStack对象的单个单元

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对于预测RasterStack的每个单元格，我想在响应RasterStack的每个单元格上拟合一个线性模型，提取每个拟合模型的相应R平方并将其相加。长话短说，这里是我迄今为止使用R的parallel包最快的方法：library(parallel)clstr <each predictor cell, loop through all

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如何访问其他对象列表中lm()对象的名称？

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我有一些难以控制的数据，我试着用一些不同的线性模型来建模，我给出了不同的名称。然后，我创建了一个名为“比较适合”的数据框架。我能够使用下面的代码存储来自不同模型的一些更相关的输出。summary(regressionmodels.listed[[i]])$df[2] comparedfits[i, 3] = summary(regressionmodels.listed[[i]])$r.squaredcomparedfits[i,

浏览 0提问于2020-04-01得票数 1

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为什么我在h2o和插入符号：：R2 ()中的测试数据集中得到的预测数据和实际数据之间的R2不同？

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我想在测试数据集中得到预测数据和实际数据之间的测试结果，为什么h2o.performance(m，R2 )的结果不同于插入符号：：r2()或'lm‘模型？'h2o.performance(m，$r.squared)‘是0.733401，’脱字符：：r2(p，a)‘是0.7577784摘要(Lmm)$r.squared与’脱字符：：r2(p，a)‘相同示例代码predictions <- h2o.predic

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将数据框中的每一列回归到R中的向量

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我想在向量上回归数据集中的每一列，然后返回R平方值最高的那一列。例如，我有一个向量HAPPY <- (3,2,2,3,1,3,1,3)，我有一个数据集。2 2在左侧数据集的每一列上回归"Happy“，然后返回具有最高R平方的列。示例: lm(Health ~ Happy)如果Health具有最高<

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提取模型摘要并将其存储为新列

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在下面的几个来源中，我设法嵌套了一个数据框架，对嵌套的数据运行了一个线性模型，从每个lm中提取了一些系数，并为每个lm生成了一个摘要。我最不想做的就是从总结中提取"r.squared“(我认为这是我想要实现的最简单的部分)，但是无论出于什么原因，我都无法正确地理解语法。.)),下面是我提取失败的r.squared的尝试： mtcars

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我有一个贝塔回归模型(使用'betareg'软件包)和曲线图，但为了报告结果，我需要R平方和贝塔。我只知道用于从lm方程中寻找Beta的lm.beta funtion和用于从lm方程中寻找r平方的摘要(lm(DV~IV, data=mydata))$r.squared。如何找到beta回归模型的这些值？

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我试图从R中的一系列模型中得到一些汇总数据。例如，我可以将变量传递给公式的LHS： summarise_at(vars(cyl:hp), list( )) 1 0.7

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面板数据R中的回归

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到目前为止，在我的代码下面，我不明白为什么不返回fit和rsq。有什么建议吗？regression for each column in my csv file against my independent variable 'etch' rsq <- summary(fit)$r.squared

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